μATR-FTIR Spectral Libraries of Plastic Particles (FLOPP and FLOPP-e) for the Analysis of Microplastics
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectral libraries specific to microplastics demonstrated improved spectral matching results when weathered plastics and a variety of particle colors and morphologies were included. Here, we explore if this is true for Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy as well. We present two novel databases specific to microplastics using attenuated total reflection (μATR-FTIR): (1) an FTIR library of plastic particles (FLOPP), containing 186 spectra from common plastic items, across 14 polymer types and (2) an FTIR library of plastic particles sourced from the environment (FLOPP-e), containing 195 spectra across 15 polymer types. Both libraries include particles from a variety of sources, morphologies, and colors. We demonstrate the applicability of these libraries for microplastics research by comparing spectral match results from two microplastic datasets. For this, we use different combinations of libraries including: commercially available reference libraries, an open-access polymer library, and FLOPP and FLOPP-e. Among tests, the greatest mean HQI result was achieved when the greatest number of libraries was included. This work demonstrates that spectral libraries specific to plastic particles found in the environment improve the accuracy of spectral matching and are best used in combination with commercial libraries containing chemical components that are commonly found within plastics and other anthropogenic particles. Multivariate principal component analyses of FLOPP and FLOPP-e spectra confirmed differences among polymer types and higher variation in principal component scores among weathered particles, but no patterns were observed among particle colors or morphologies. These results demonstrate that ATR-FTIR analyses are sensitive to weathering of plastics but not to particle color and morphology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».